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人臉識別

人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。為什么這個假設默認成立，設想一下，一個棕色頭發的人，在不同光照，遮擋，角度條件下，發色看起來雖然有輕微的區別，但依然與真實顏色非常接近，反應在發色的特征值上，可能是0到0。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。

所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有虹膜識別語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。自動預警：當黑名單人員刷身1份證，系統讀取身1份證信息完成后，與黑名單庫人員進行比對，當判定此身1份證是黑名單后，則系統進行黑名單預警，系統提示比對失敗。相似性人臉類似性不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器1官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。

　隨著大數據、共享時代的來臨，數據安全問題也越發被重視起來，以人臉識別為代表的新一代技術革命已經展開。近幾年，人臉識別技術在安防領域得到了廣泛應用，隨著技術的不斷發展，它離我們的日常生活越來越近，手機、商場、公園等都可以看到它的身影。這些對技術的要求越來越高，既要求數據的準確性，又要保證數據的安全性，人臉識別在這方面大有可為，作為行業的主力軍，企業的技術實力與創新能力決定著整個產業的走向，任何一點點技術的創新都可能帶來行業的變革。

　　未來人臉識別的主要研究方向將圍繞目前面臨的一些問題，如人臉面部結構的相似性、人臉的姿態、年齡變化、復雜環境的光照變化、人臉的飾物遮擋等。